Quando lançar determinado produto? Quanto está o consumidor disposto a pagar por determinado produto ou serviço? Como responderá o mercado no próximo semestre? Que poder têm os dados para conseguirmos antecipar cenários e ser mais eficientes?
A análise preditiva permite responder a estas questões, conseguindo através de dados históricos antecipar cenários, comportamentos e oportunidades. Assim, as organizações conseguem alinhar a forma de interagir com os seus clientes, aumentam a eficiência nos seus processos e criam estratégias mais direcionadas.
O que é a Análise Preditiva?
A análise preditiva é um processo de utilização de técnicas estatísticas, dados históricos e algoritmos de Machine Learning para identificar padrões e fazer previsões sobre eventos ou resultados futuros.
Um modelo de gestão baseado na análise preditiva permite reduzir os riscos para o negócio, na medida em que, através do recurso a técnicas de Data Analytics, Inteligência Artificial e Machine Learning, é possível antecipar tendências, conhecer novos hábitos de consumo e prever comportamentos.
Hoje, não existe mais espaço para decisões baseadas em intuições ou longas horas a analisar dados compilados em folhas Excel. A agilidade é crucial no momento de tomar decisões e de fazer negócios e, tendo ao dispor soluções tecnológicas inovadoras, é possível responder com maior rapidez e assertividade, seja ao surgimento de novos players no mercado, às tendências do consumidor ou a mudanças no setor.
A análise preditiva pode ser usada nos diversos departamentos da sua organização, do marketing ao financeiro todos obtêm inúmeros benefícios.
Com as soluções tecnológicas mais disruptivas, consegue ter uma visão mais real daquilo que o espera de forma a obter bons resultados. Através do mapeamento de padrões é possível tomar melhores decisões e colocar-se à frente da concorrência.
Análises Preditivas e o Marketing
Devido ao enorme volume de informação disponível na sua organização, o processo de recolha de dados sobre os seus clientes e a análise dos seus comportamentos e hábitos de compra pode ser um processo moroso, e se não for feito de forma correta, podemos estar a basear-nos em informação limitada o que nos pode levar a tomar decisões erradas, interferindo assim na rentabilidade da empresa.
Hoje em dia, conhecer os seus clientes é um fator essencial para poder desenvolver e implementar uma estratégia de marketing e vendas eficaz e assertiva. E é aqui que a tecnologia exerce um enorme impacto.
De acordo com os padrões, histórico de compras, preferências e comportamentos, é possível prever o comportamento do consumidor: o que o mesmo quer, como e onde, permitindo assim antecipar cenários, descobrir novas oportunidades e criar e desenvolver campanhas mais segmentadas com a confiança de que atingirá o target pretendido. Há nesta análise uma enorme riqueza na informação, desde a perceção da marca, produto ou o nível de satisfação do cliente, por exemplo.
Através da análise preditiva é possível conhecer o perfil do consumidor, desde a forma como interage na internet aos seus padrões de compra, o que possibilita traçar uma estratégia única e personalizada, potenciando um aumento do ROI das campanhas de marketing e vendas.
Cada vez mais os consumidores procuram que os serviços e/ou produtos sejam mais personalizados e ligados à emoção, oferecendo benefícios e distinção a um preço competitivo. Com o uso eficiente de soluções de Data Analytics e Inteligência Artificial, a sua organização pode oferecer um serviço e/ou produto único e atrativo, de acordo com as expectativas, interesses e necessidades dos consumidores, o que abre caminho a muitas oportunidades de negócio e permite trazer mais inteligência para o seu negócio.
Análises Preditivas e a rotatividade de clientes
Reter clientes é menos dispendioso do que adquirir novos e, segundo a Harvard Business Review: “Conseguir um novo cliente custa entre 5 a 25 vezes mais do que reter um cliente já existente”.
Através de modelos preditivos, é possível identificar os clientes que estão em risco de sair, bem como as razões que aumentam esse risco, permitindo à organização responder atempadamente, tomando decisões baseadas em dados de forma a, não só retê-los, mas também aumentar a taxa de retenção. Ao identificar as razões por detrás da rotatividade dos clientes, a empresa consegue melhorar a experiência dos mesmos e a sua satisfação.
Prever a rotatividade dos clientes traz assim inúmeros benefícios, para além dos mencionados, permitindo melhorar a tomada de decisão, aumentar a competitividade e melhorar a lealdade do cliente.
Benefícios da Análise preditiva para o negócio:
1. Melhores Tomadas de Decisão – A análise preditiva ajuda as empresas a tomarem melhores decisões, fornecendo insights sobre tendências futuras, comportamento dos clientes, e condições de mercado.
2. Maior eficiência – Operações e processos otimizados, o que leva a uma redução de custos, diminuição de erros e maior eficiência.
3. Experiência ao cliente – Melhore a experiência ao cliente ao personalizar produtos e serviços e direcionar campanhas de marketing. Responda eficazmente e torne a experiência mais positiva e eficiente para o cliente.
4. Gestão do risco – A análise preditiva pode ajudar as empresas a identificar e mitigar potenciais riscos, tais como fraude ou perdas financeiras.
5. Estratégias de marketing – Perceba o mercado e o cliente com uma visão a 360º, alinhe estratégias e crie novas oportunidades de negócio.
Em geral, a análise preditiva pode ajudar as empresas a tomarem melhores decisões, melhorarem a eficiência e aumentarem as receitas. Está a tornar-se cada vez mais popular, com o crescimento de grandes tecnologias de Machine Learning, tornando-se mais acessível a empresas de todas as dimensões.
